我有一个标记字符串的代码。
但是这个标记化方法使用了一些在我的应用程序启动时加载的数据。
val stopwords = getStopwords();
val tokens = tokenize("hello i am good",stopwords)
def tokenize(string:String,stopwords: List[String]) : List[String] = {
val splitted = string.split(" ")
// I use this stopwords for filtering my splitted array.
// Then i return the items back.
}
现在我想让tokenize方法成为spark的一个udf,我想用它在dataframe转换中创建新的列。
我之前创建了简单的udf,它没有依赖关系,比如它需要从文本文件中读取的项等等。
有人能告诉我怎么做这种手术吗?
这就是我所尝试过的,而且很有效。
val moviesDF = Seq(
("kingdomofheaven"),
("enemyatthegates"),
("salesinfointheyearofdecember"),
).toDF("column_name")
val tokenizeUDF: UserDefinedFunction = udf(tokenize(_: String): List[String])
moviesDF.withColumn("tokenized", tokenizeUDF(col("column_name"))).show(100, false)
def tokenize(name: String): List[String] = {
val wordFreqMap: Map[String, Double] = DataProviderUtil.getWordFreqMap()
val stopWords: Set[String] = DataProviderUtil.getStopWordSet()
val maxLengthWord: Int = wordFreqMap.keys.maxBy(_.length).length
.................
.................
}
它给了我预期的结果:
+----------------------------+--------------------------+
|columnname |tokenized |
+----------------------------+--------------------------+
|kingdomofheaven |[kingdom, heaven] |
|enemyatthegates |[enemi, gate] |
|salesinfointheyearofdecember|[sale, info, year, decemb]|
+----------------------------+--------------------------+
现在我的问题是,它在部署时能工作吗?目前我正在本地运行它。我主要关心的是这个函数从一个文件中读取一些信息,比如stopwords、wordfreq等,从而使标记化成为可能。这样注册就可以正常工作了?
1条答案
按热度按时间olhwl3o21#
此时,如果部署此代码spark将尝试序列化dataproviderutil,则需要将该类标记为可序列化。另一种可能是在对象内部声明逻辑。对象中的函数被认为是静态函数,它们不是序列化的。